非結構化資料暴增，企業如何穩定高效的支撐日均百億級訪問

 

5G 時代來臨，遊戲、影片直播成為當下最為熱門的娛樂方式，網上衝浪更快更滿足。但資料量的爆發式增長帶來的系統響應速度遲緩、資料庫無損擴容難、資料儲存成本陡增等問題撲面而來。

 

以影片業務為例，每秒10萬業務請求時，單表產生的資料量可能會高達數十億。資料量暴增則需要擴容，對於傳統自建資料庫，擴容過程非常複雜，資料庫系統擴容需要提前幾個月去做規劃，細緻的部署，縝密的實施，需經歷上線-灰度-再驗證等過程，由於業務有變化起伏，當業務高峰過了後需要面臨縮容的痛苦，否則將會造成極大的資源浪費，這是傳統架構帶來的必然問題。

 

今天就來聊聊華為雲GaussDB(for Cassandra)面對內容分發、影片直播等領域如何更低成本助力企業乘風破浪，快速應對業務百億資料量增長。

 

無憂遷移百億資料量，分鐘級快速擴充套件

首先，解決無憂搬遷海量資料尤為重要，華為雲資料庫提供了資料複製服務DRS，在不影響業務的情況下，可搬遷資料規模超過10TB，單表高達數百億資料；同時可支援將資料反向同步到源庫，可保證兩邊的資料一致性。

其次，華為雲GaussDB(for Cassandra) 多副本策略下沉到共享儲存，大幅提升彈性伸縮能力，計算節點按需擴充套件，不需要做資料遷移；支援一鍵擴縮容，擴縮容耗時僅分鐘級別，相比開源Cassandra擴容時長提升幾十倍，可輕鬆應對業務變化。

降低成本、無損升級，業務無感知

相比開源Cassandra，相同效能下的引擎規格，華為雲GaussDB(for Cassandra) 2U8G規格的費用僅為開源Cassandra 8U32G規格的70%，同時免去了後續擴容儲存等資料搬遷各項工作。此外，華為雲GaussDB(for Cassandra)提供了無損升級方案，實現升級期間業務基本無感知。

輕鬆滿足多維度、大資料量複雜查詢場景

在資訊流、內容分發場景中，華為雲GaussDB(for Cassandra)自身在寫效能上具有先天優勢，針對客戶查詢場景複雜及查詢效能要求高的特點，GaussDB在大資料量查詢效能進行了最佳化，引入檢視增強特性，並對錶結構進行最佳化設計，滿足了資訊流、內容搜尋等業務的查詢需求。

支援內容自動推薦，流服務助力客戶輕鬆捕獲資料變更

內容分發場景，客戶使用最多的便是自動推薦系統，由於傳統NoSQL資料庫無法做搜尋引擎，所以需要將資料同步到搜尋服務中支撐搜尋功能。在內容管理業務中，一般都會用到經典應用場景---資料變更捕獲完成資料同步，華為雲GaussDB(for Cassandra) 實現了Stream功能，支援資料同步到搜尋引擎中，完美支撐了線上大資料分析，內容自動推薦等場景。

支撐離線大資料分析，支援豐富的檔案型別

一般來說，網際網路內容分發平臺在使用者系統、內容處理、資訊流服務等場景中都有資料離線匯出的需求。而需要分析的資料系統會定期匯出到OBS（物件儲存服務）上，等分析資料時再從OBS上獲取資料進行分析處理。華為雲GaussDB(for Cassandra)對匯出的過程進行了最佳化，縮短匯出時長，增加匯出的檔案型別，支援更多的離線分析系統、離線分析能力。

當前，華為雲GaussDB(for Cassandra)成功賦能了工業製造、氣象業、網際網路等行業，其中助力華為消費者雲高效管理全球最大Cassandra節點1萬+。華為雲GaussDB(for Cassandra)透過解決大叢集、大資料量下的效能穩定、資料一致性、可用性等問題，可支撐企業業務快速增長。此外，數字化時代下，影片直播、內容分發給人們帶來了更為精準的娛樂體驗，華為雲GaussDB也將持續打造先進的技術，讓人們更快樂的享受數字化服務。